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World File Search System结皮前
皮拉尔·费尔南德斯·皮索
本研究调查了在用于气态氢输送的钢管中使用氧气作为氢脆气相抑制剂的潜力。文中介绍了在气态氢氧混合物下进行的拉伸试验结果，分析了氧气浓度、总压力和应变速率的影响。此外，还介绍了一种数值模拟模型，该模型基于非局部 Gurson-Tvergaard-Needleman (GTN) 模型，结合氢扩散并结合“氧化层”边界条件。这项正在进行的研究的结果表明，在输送的氢气中添加少量氧气可以提高管道的耐久性。
HBA1C用于诊断前糖尿病前HBA1C用于诊断前糖尿病前
糖尿病前期的生活方式改变不仅可以将糖尿病的发展延迟≥10年，而且如果没有糖尿病家族史，它也可以防止这种疾病的发展。因此，糖尿病前阶段的诊断是本研究的主要目的。所有91个学科（医学院的工作人员）都参加了本研究。对照组包括38名年龄35-50岁的受试者。由同一年龄组的总共53个前观察（n = 32）和未知的糖尿病患者（n = 21）组成的测试组。生化参数，例如禁食血糖水平，血清胰岛素水平，糖化血红蛋白（HBA1C）水平和完整的脂质谱。与对照组相比，糖尿病和糖尿病组的HBA1C值显着增加（p <0.001）。在糖尿病前和糖尿病患者中发现了HbA1c与血清胰岛素，总胆固醇，TG和LDL-胆固醇的正相关。然而，HDL-胆固醇在糖尿病前期（R = -0.15）和糖尿病组（-0.09）中显示出负共同关系。因此，HBA1C是筛查糖尿病前期疾病的重要诊断工具。
皮耶特雷尔奇纳的圣皮奥
1 月 25 日星期六 - 守夜 - 平常时间的第三个星期日 下午 4:00 SVDP + Robert Gargano, Sr. 由 Fay、Donna、Mary Jane 和 Bobby 主持 下午 5:30 OLOP + Len 和 Alice Calandriello 由家人主持 1 月 26 日星期日 - 平常时间的第三个星期日 上午 7:30 OLOP + Juana Pedro 由儿子 Mateo Manuel 主持 上午 9:00 SB + Thomas Hamilton（15 周年纪念日）由孩子们主持 上午 10:30 OLOP + Angie Brancato 由女儿 Linda 主持 上午 11:45 SVDP + Kristyn Cappetta 由家人主持 1 月 27 日星期一 - St. Angela Merici 上午 8:00 OLOP + Julia Borrelli 由 Anastasio 家人主持 上午 8:00 SVDP + Rosa Voira 由 DePiano 家人主持 1 月 28 日星期二 - St. Aquinas 8:00am OLOP + Phillip Walker 由 Morning Mass Family 主持 8:00am SVDP + Tiffany Tracey 由 Kathi Otto 主持 1 月 29 日，星期三 - 工作日 8:00am OLOP + Ralph Perez, Jr. 由 Porto Funeral Home 主持 8:00am SVDP + Mary Colloso 由 Children, Sunchildren & Monument - Grand-Grandfrance 1 月 30 日，星期四 - 工作日 8:00am OLOP + Philip & Pasquale Calabrese 由 Mom & Wife 主持 8:00am SB + Carol Kelly 由 Louis 主持 1 月 31 日，星期五 - St. John Bosco 8:00am SB + Grace Hurley 2 月 1 日，星期六 - 守夜 - 主的献祭 4:00pm SVDP + Louise Amato 由 John & Clare Cifarelli & Family 主持 5:30pm OLOP + Fr. Howard Nash by Peter Anyzeski 2 月 2 日星期日 – 主日献礼 7:30am OLOP + Carmela & Pasquale LaCava 9:00am SB + Tiffany Tracey by Tracey Family 10:30am OLOP + Filomena Lavorgna by Husband, Attilio 11:45am SVDP + Rosa Voira by MaryAnn Bates & Karen Miranda
皮耶特雷尔奇纳的圣皮奥
为了平息犹太人的愤怒，希律王与第一任妻子多丽丝离婚，娶了米里安（玛丽安娜），她是海卡努斯二世的孙女，也是哈斯蒙尼王朝的公主。他盘算着这样做会为他的统治增添合法性。米里安和她的两个儿子亚历山大和阿里斯托布鲁斯确实深受民众爱戴。按照同样的逻辑（在岳母亚历山德拉的幕后操纵下），希律王任命米里安的兄弟阿里斯托布鲁斯为大祭司。然而，希律王很快就意识到这位年轻少年的受欢迎程度，这是基于他的英俊外表、魅力和哈斯蒙尼王朝的血统：“他看起来非常英俊，比那个年龄的一般男人都高。”（约瑟夫，《古物》 15:3）。他觉得哈斯蒙尼王朝的威胁仍然存在。逾越节那天，阿里斯托布鲁斯在圣殿受到了众多信徒的热烈欢迎，但希律王担心这个年轻人有朝一日会篡夺他的王位，便邀请他到自己在耶利哥的一座宫殿，并将他淹死。
Microsoft PowerPoint -Krammes_lena_non侵入性筛选方法早期检测到结直肠癌和癌前
1。dollinger MM，Behl S，Fleig We。早期检测结直肠癌：用于验证联合DNA粪便测试的多中心临床前病例队列研究。临床实验室。2018年10月1日; 64（10）：1719-1730。doi：10.7754/clin.lab.2018.180521。PMID：30336540。2。amani A，Weber MM，MarkoC。使用联合DNA粪便测试的无症状患者中结直肠癌的早期检测。临床实验室。2019年9月1日; 65（9）。doi：10.7754/clin.lab.2019.190213。PMID：31532101。3。Rubeca T，Rapi S，Confortini M，Brogioni M，Grazzini G，Zappa M，Puliti D，Castiglione G，CiattoS。评估粪便隐匿血液测试（FOBT）筛查的诊断准确性（FOBT）。在连续的前瞻性筛选系列中比较FOB黄金和OC传感器测定。int J Biol标记。2006 Jul-Sep; 21（3）：157-61。 doi：10.1177/172460080602100304。勘误：Int J Biol标记。2007 Jan-Mar; 22（1）：86。 PMID：17013797。 4。 Dekker E，Tanis PJ，Vleugels JLA，Kasi PM，Wallace MB。 结直肠癌。 柳叶刀。 2019年10月19日; 394（10207）：1467-1480。 doi：10.1016/s0140-6736（19）32319-0。 pmid：31631858。2007 Jan-Mar; 22（1）：86。PMID：17013797。4。Dekker E，Tanis PJ，Vleugels JLA，Kasi PM，Wallace MB。结直肠癌。柳叶刀。2019年10月19日; 394（10207）：1467-1480。 doi：10.1016/s0140-6736（19）32319-0。pmid：31631858。
结直肠癌的开发和实施......
目的 囊性纤维化 (PWCF) 患者患结直肠癌的风险明显高于一般人群 1 。本文概述了英国某个区域中心针对 PWCF 的结直肠癌筛查计划的设计和实施情况。方法 实施“计划-执行-研究-行动”循环来建立该服务。它确定了服务设计的临床考虑因素，并结合实时服务用户和利益相关者的反馈，以简化服务提供。结果 确定了服务设计中的实际考虑因素，包括需要针对 CF 的肠道准备和内窥镜检查计划、监测间隔的实用方法以及需要多学科治疗方法。试点阶段进行了 14 次结肠镜检查。64% (9/14) 的肠道准备良好或优秀，100% (14/14) 报告肠道准备可忍受并愿意重复该程序，腺瘤检出率为 28.6%，发现 1 个晚期息肉。确定了准备不足的个体风险因素，包括既往远端肠梗阻病史和非专用 CF 病房的住院肠道准备。讨论作者提供了 PWCF 筛查服务的真实经验作为服务设计的蓝图。随着 PWCF 患者寿命的延长和生活质量的提高，内窥镜检查服务充分满足他们的需求非常重要。
深度学习结理论
在过去的十年中，我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。 更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。 第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。 请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。